导入数据、查看数据 划分数据集（train & test） 训练默认参数的SVM模型，并查看精度 分别调整参数C、gamma、kernel，看模型的精度如何变化 （选做）网格化搜索，找到一组最优参数

、dev、test）的常用方法有哪些？

常用的数据集划分方法有随机划分、分层抽样、时间序列划分等。其中随机划分是最常用的方法，将数据随机分成三个子集，分别用于训练、验证和测试。分层抽样是在样本中按照某种特征进行分层，然后按一定比例划分数据集。时间序列划分则是将数据按照时间顺序排列，然后将前面一段时间的数据作为训练集，中间一段时间的数据作为验证集，后面一段时间的数据作为测试集。

相关问题

#加载数据集 digits = load_digits() #创建dataframe data = pd.DataFrame(digits.data, columns = digits.feature_names) data['class'] = digits.target#加载数据集 digits = load_digits() #创建dataframe data = pd.DataFrame(digits.data, columns = digits.feature_names) data['class'] = digits.target#训练模型：线性SVM clf1 = svm.LinearSVC() # 这里的参数gamma和C可以根据需要进行调整 clf1.fit(X_train, y_train) y_predict = clf1.predict(X_test) #y测试集预估 print("线性SVM测试集准确率:", clf1.score(X_test, y_test)) print("线性SVM", classification_report(y_test, clf1.predict(X_test))) #模型训练：RBF核函数SVM clf2 = svm.SVC() # 这里的参数gamma和C可以根据需要进行调整 clf2.fit(X_train, y_train) y_predict = clf2.predict(X_test) #y测试集预估 print("RBF核函数SVM准确率:", clf2.score(X_test, y_test)) print("RBF核函数SVM", classification_report(y_test, clf2.predict(X_test)))

这段代码是用来训练两个不同的支持向量机（SVM）模型，一个是使用线性核函数的线性SVM模型，另一个是使用高斯径向基核函数的SVM模型。先加载了手写数字数据集，然后将其转换为DataFrame格式，并将目标变量添加到数据帧中。接着，使用训练集训练两个不同的SVM模型，分别是线性SVM和RBF核函数SVM，并使用测试集进行评估，输出它们的准确率和分类报告。

生成代码SVM 分类模型 搭建并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题。将数据集按８:２的比例划分为训练集和 测试集，使用 SVM 分类器对训练集进行训练，并使用测试集测试玻璃等级划分的准确性。 （１）读取数据集‘glass.csv'，划分数据和标签（最后一列数据“类别“为标签）； （２）按８：２划分训练集和测试集 （３）对数据标准差标准化

下面是 Python 代码实现 SVM 分类模型的搭建，并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题。

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('glass.csv')

# 划分数据和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 按８：２划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 对数据标准差标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建 SVM 分类器
svm = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')

# 训练 SVM 分类器
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

解释一下上面的代码：

首先，我们导入了所需的库。然后，我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取名为 `glass.csv` 的数据集，并使用 `iloc()` 方法将数据和标签分开。

接下来，我们使用 `train_test_split()` 函数按照 8:2 的比例将数据集划分为训练集和测试集。同时，我们使用 `StandardScaler()` 函数对数据进行标准化处理。

然后，我们创建了一个支持向量机分类器 `svm`，并使用 `fit()` 方法对训练集进行训练。最后，我们使用 `predict()` 方法预测测试集，并使用 `accuracy_score()` 函数计算准确率。

最后，我们输出准确率。